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Gong Hongjia, Lu Qi et des investisseurs internationaux misent sur le bracelet EMG d'une équipe de l'Université de Pékin

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La startup chinoise SnowOrigin (雪梦未来) annonce un tour de financement impliquant trois investisseurs de premier plan : Gong Hongjia, co-fondateur du géant de la vidéosurveillance Hikvision, Lu Qi, ancien vice-président de Microsoft Chine et ex-directeur technique de Baidu, désormais à la tête du fonds Miracle Plus, et des institutions étrangères non nommées. L'entreprise, fondée par Qin Xu, diplômé du Laboratoire national d'ingénierie en encodage vidéo de l'Université de Pékin sous la direction des académiciens Gao Wen et Huang Tiejun, développe une nouvelle génération de terminaux d'acquisition de données pour l'IA incarnée (Physical AI). Sa solution combine un bracelet à sEMG (électromyographie de surface), un casque panoramique de capture en première personne et le modèle d'IA propriétaire NMH (Neural Math Hybrid), capable de décoder des signaux neuromusculaires en temps réel. Sur le plan technique, les bracelets SnowOrigin dépassent les appareils domestiques concurrents, généralement limités à 8 canaux, 200-250 Hz d'échantillonnage et un rapport signal/bruit de 20 à 25 dB, en atteignant un SNR supérieur à 43 dB, avec davantage de canaux et une fréquence d'échantillonnage plus élevée. Les données produites sont structurées en trois composantes : posture (Pose), effort musculaire (Force) et micro-ajustements fins (Micro-control).

L'enjeu central que cible SnowOrigin est le fossé entre les méthodes d'acquisition de données existantes et les besoins réels de l'entraînement des robots humanoïdes. Les systèmes actuels, que ce soit la capture de mouvement, la téléopération ou la vidéo à la première personne, enregistrent ce qu'un humain fait, mais pas pourquoi ni comment : l'intention derrière un geste, la modulation de la force et les corrections imperceptibles en cours de manipulation restent invisibles. La startup s'appuie sur une analogie directe avec les LLM : de même qu'Internet a fourni la masse textuelle nécessaire à l'émergence de modèles de langage, l'ère du Physical AI requiert des données d'interaction humaine complètes en modalités multiples. Portable en conditions réelles, le bracelet sEMG ouvre la voie à une collecte à grande échelle impossible avec les gants de capture en laboratoire ou les exosquelettes, et c'est précisément ce que recherchent les équipes d'entraînement de robots dans leur pipeline de données de manipulation.

Le contexte de la course aux interfaces neurales non invasives s'est considérablement accéléré depuis le rachat de CTRL-Labs par Meta en 2019 pour environ 500 millions de dollars, une opération qui a légitimé le sEMG comme vecteur d'interaction avec les systèmes AR/VR. SnowOrigin revendique avoir été, dès 2023, la première entreprise chinoise à décoder en temps réel les signaux sEMG en données complètes de posture de main, et la première à lancer en production de masse un bracelet multi-canaux au-delà des 8 canaux standards. Sur le plan concurrentiel, Meta avance avec son bracelet neural pour les lunettes Ray-Ban Meta et le casque Quest, tandis que plusieurs acteurs chinois commencent à entrer sur ce segment. SnowOrigin mise sur deux débouchés commerciaux : les fabricants de lunettes IA, dont plusieurs acteurs majeurs auraient déjà signalé leur intérêt pour une intégration comme interface d'interaction, et les équipes robotiques cherchant des données d'entraînement à l'échelle pour robots humanoïdes et modèles du monde.

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1Pandaily

DeepMotor : une startup de Pékin mise sur les données en première personne pour une IA incarnée générale

DeepMotor, une startup pékinoise fondée par Chen Kai au début 2025, développe une approche d'intelligence artificielle incarnée (embodied AGI) basée sur l'entraînement à partir de vidéos en première personne capturées par des humains. Au lancement, la thèse de l'entreprise n'a convaincu ni les investisseurs domestiques ni la majorité du secteur : pourquoi parier sur une méthode que même les géants américains n'avaient pas encore validée ? La startup a levé plusieurs centaines de millions de RMB et poursuit aujourd'hui un déploiement accéléré. La chronologie des validations industrielles donne la mesure de son avance : en mai 2025, Tesla a annoncé réorienter l'entraînement d'Optimus vers des données vidéo humaines. En juin 2025, GeneralistAI a présenté une démo d'apprentissage imitatif robotique, puis a confirmé les lois de mise à l'échelle avec 270 000 heures de données humaines réelles collectées sur le terrain. FigureAI a de son côté annoncé des partenariats avec des opérateurs immobiliers commerciaux pour collecter des flux en première personne. En février 2026, NVIDIA a publié EgoScale, un modèle pré-entraîné sur 20 000 heures de vidéo première personne destiné à la manipulation dextre. L'importance de cette séquence dépasse le simple calendrier. Elle valide l'hypothèse centrale de DeepMotor : la vidéo en vue égocentrique est le signal d'apprentissage le plus dense pour combler le sim-to-real gap en robotique généraliste. Chaque acteur majeur converge vers cette approche non par choix idéologique, mais parce que les benchmarks internes le forcent. Pour les intégrateurs industriels et les décideurs B2B, cela signifie que la prochaine génération de robots manipulateurs ne sera pas entraînée dans des simulateurs mais sur des flux de travail humains réels, ce qui redéfinit les exigences en matière de collecte de données et de gouvernance des contenus vidéo. DeepMotor s'inscrit dans un écosystème robotique chinois en forte accélération, concurrent direct d'Unitree, d'Agibot et des branches robotique de Baidu et Tencent, mais avec une orientation plus fondamentale sur la couche de données brutes plutôt que sur le hardware. La startup a devancé d'environ un an le consensus industriel mondial sur l'approche egocentric data, ce qui lui confère une position de référence potentielle si elle parvient à publier ses propres scaling laws ou à ouvrir un dataset. Les prochaines étapes probables incluent la publication de résultats comparatifs et des partenariats avec des fabricants de robots humanoides pour valider le transfert de politique sur des plateformes tiers. La source originale (Waves/暗涌) reste un media chinois spécialisé, et les chiffres de levée ne sont pas précisément détaillés.

UELe basculement de l'industrie vers les données vidéo égocentristes comme signal d'entraînement de référence redéfinira les exigences de collecte de données et de gouvernance vidéo pour les intégrateurs et fabricants de robots européens, sans acteur français ou européen directement impliqué à ce stade.

Chine/AsieOpinion

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2Pandaily

Des milliards investis dans l'IA incarnée, mais le déploiement en usine reste hors de portée

Au premier semestre 2026, le secteur chinois de la robotique embodied AI a absorbé 46 milliards de yuans (environ 6,2 milliards d'euros) répartis sur 288 opérations de financement impliquant 226 entreprises, selon les données d'IT Juzi. La concentration est massive : les cinq premiers acteurs (Qianxun Intelligence, Xiwang Sunrise, Xinghaitu, Zibianliang Robot et Jijia Vision) ont capté 17,1 milliards de yuans, soit 37 % du total, et le top 20 emporte 70 % des fonds. Qianxun Intelligence seule a levé 4,5 milliards de yuans en quatre tours en quatre mois. Le profil des investisseurs change : les grandes rondes au-dessus du milliard de yuans sont désormais pilotées à plus de 40 % par des industriels et des entités publiques (Baidu, ByteDance, Xiaomi, Meituan, SAIC, fonds gouvernementaux), le capital d'État participant à 42 % des transactions à plusieurs centaines de millions. Ce flux d'argent masque un écart criant entre vitrine et déploiement réel. Le cas Daluo est emblématique : valorisée à plus de 20 milliards de yuans, ayant levé 5,4 milliards, la société n'a vendu que 1,4 million de yuans de produits sur les sept premiers mois de 2025 tout en enregistrant 84,25 millions de pertes nettes. La cause structurelle identifiée par le secteur est le manque de données d'interaction physique de qualité : on estime à 500 000 heures seulement le volume mondial de données réelles utilisables pour entraîner des robots, contre des milliards de tokens texte pour les LLM. Les réponses sont proportionnelles : Xinghaitu a lancé une campagne "un million d'heures" à Yizhuang, Qianxun Intelligence a déployé 300 000 points de collecte à l'échelle nationale, JD.com vise 10 millions d'heures sous deux ans. Les résultats restent modestes : un responsable algorithmique a reconnu que des dizaines de millions de yuans investis pour collecter 100 000 heures n'avaient amélioré la capacité des modèles que de 5 %. Le secteur reste en phase de recherche appliquée, loin d'une industrialisation. L'état de l'art interne, estimé sur 100 points par un praticien du domaine, place les bras industriels à 50, les châssis à roues à 40, les quadrupèdes à 30, les humanoïdes bipèdes à 15, les mains dextères à 5, et l'IA embarquée de support à 3. Les approches VLA (Vision-Language-Action) et World Model convergent techniquement mais sans consensus sur la feuille de route. Les acteurs occidentaux comme Figure (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3), Physical Intelligence (Pi-0) ou NVIDIA (GR00T N2) font face aux mêmes verrous de sim-to-real et de données, mais le déploiement à l'échelle usine reste introuvable partout. Malgré l'étiquette "année de la production de masse" accolée à 2026, aucun robot polyvalent fiable ne s'est encore imposé commercialement dans des environnements industriels non contrôlés.

UELes mêmes verrous structurels, 500 000 heures de données physiques mondiales, sim-to-real non résolu, contraignent les acteurs européens au même plafond de verre que les géants chinois pourtant dix fois mieux capitalisés.

Chine/AsieOpinion

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3Pandaily

SF Express, Sequoia China et IDG investissent dans une licorne en robots humanoïdes issue de Tsinghua

Wujie Power (无界动力), spin-off de l'université Tsinghua spécialisé dans les robots humanoïdes à usage général, a bouclé un tour de financement impliquant des investisseurs chinois et internationaux de premier rang. Ce tour est co-dirigé par Envision Group et le Fonds d'investissement en intelligence artificielle de Pékin, avec la participation récurrente de Sequoia China, Linear Capital, Hillhouse Ventures, Baidu Ventures et Yunshan Capital. La société est par ailleurs sur le point de clôturer une tranche additionnelle dite "angel+++" auprès de capitaux américains et en renminbi, portant le financement total au stade angel à plus de 200 millions de dollars. Ce tour intervient dans la continuité d'un tour stratégique d'un milliard de yuans finalisé en mars 2026. Simultanément, StarTrace (星动纪元), autre constructeur d'humanoïdes issu du même écosystème d'investisseurs, a clôturé un tour dépassant également 200 millions de dollars. Le géant de la logistique SF Express figure parmi les nouveaux entrants, rejoignant le capital à l'intersection de la robotique et de l'automatisation de la chaîne d'approvisionnement. L'annonce ne précise ni la valorisation exacte ni les spécifications techniques du robot : pas de charge utile, de degrés de liberté ou de cadence opérationnelle communiqués. Ces levées consécutives confirment l'appétit persistant du capital-risque chinois pour l'IA incarnée (embodied AI), mais signalent surtout un mouvement stratégique côté industrie. La présence de SF Express au capital est un indicateur concret : un opérateur logistique de cette envergure n'engage pas plusieurs dizaines de millions sans anticiper un horizon d'intégration dans ses entrepôts ou centres de tri. Pour les décideurs B2B, cela suggère que la logistique reste le premier terrain de déploiement visé par les humanoïdes chinois en 2026-2027, avant le manufacturing. Les deux tours simultanés (Wujie Power + StarTrace) indiquent également une stratégie de portefeuille coordonnée, plutôt qu'une conviction isolée sur un seul acteur. Wujie Power s'inscrit dans la vague de spin-offs académiques issus de Tsinghua ces deux dernières années, aux côtés d'acteurs comme Unitree Robotics, Agibot et UBTECH, qui ont tous intensifié leurs levées et annonces produit en 2025-2026. Face à eux, les constructeurs occidentaux Figure AI, Agility Robotics (désormais dans l'orbite d'Amazon) et 1X Technologies avancent sur leurs propres déploiements, tandis qu'en Europe Enchanted Tools et Wandercraft restent à plus petite échelle de capitalisation. La course sino-américaine sur l'humanoïde s'accélère avec des capitaux publics et privés engagés des deux côtés. Les prochaines étapes probables pour Wujie Power sont la clôture de la tranche angel+++ et l'annonce de premiers pilotes industriels, possiblement en logistique avec SF Express en client-investisseur.

UELa concentration de plus de 400 M$ sur deux tours simultanés chez des constructeurs d'humanoïdes chinois accentue l'écart de financement avec Enchanted Tools et Wandercraft, fragilisant le positionnement concurrentiel européen à moyen terme.

Chine/AsieOpinion

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Un équipementier aérospatial intelligent issu du programme grand avion national lève plusieurs dizaines de millions de yuans

Dalian Kunda Automation (大连坤达自动化有限公司), constructeur chinois d'équipements d'assemblage intelligent pour l'aéronautique et le spatial, a bouclé un tour de Série A de plusieurs dizaines de millions de yuans, montant non précisé, annoncé le 22 juin 2026. L'investisseur est Yongxin Rongyuan (永鑫方舟, Taizhou), Da'an Capital ayant assuré le rôle de conseiller financier exclusif. Fondée en 2016 à Dalian, la société commercialise des plateformes mobiles lourdes (MRP-T, 2 à 200 tonnes de capacité), des robots mobiles composites (FAMR) à navigation laser SLAM et contrôle multi-véhicule, ainsi que des logiciels de jumeaux numériques et d'ordonnancement. Son chiffre d'affaires s'établit à environ 80 millions de yuans (10,5 millions d'euros) lors du dernier exercice, en hausse de 49 % sur un an. La société revendique plus de 60 brevets et mène une R&D conjointe avec l'université de technologie de Dalian sur les algorithmes d'assemblage haute précision. Elle a récemment été retenue par Bailang Airlines (白鲸航线) pour la ligne de montage final du W5000, un grand drone cargo sans pilote en cours de développement en Chine. Ce positionnement répond à une contrainte structurelle qui distingue l'aéronautique de l'automobile : les composants à assembler (voilures, fuselages, moteurs) atteignent des masses de plusieurs centaines de tonnes, avec des tolérances de repositionnement à l'échelle du millimètre. Les AGV industriels standard ne sont pas conçus pour ces niveaux combinés de charge et de précision. Kunda y adresse des algorithmes de compensation d'erreur multi-degrés de liberté (multi-DOF) et des systèmes de servocommande hybride force-position, couplés à des fonctions de coordination multi-véhicule pour le docking de grandes pièces. La synchronisation de plusieurs châssis lourds sur un même axe de dépose reste un verrou technique non résolu dans la majorité des usines aéronautiques mondiales. Il convient toutefois de noter que les performances avancées dans la communication de la société (précision effective mesurée, temps de cycle) ne sont étayées par aucune mesure tierce publiée, ce qui limite la comparaison objective avec des concurrents établis. Ce tour s'inscrit dans deux accélérateurs simultanés en Chine : la montée en cadence du C919 de COMAC, avion court-moyen courrier concurrent de l'A320neo, et la politique nationale d'économie basse altitude, qui stimule le développement des grands drones cargo. L'équipe fondatrice revendique une expérience directe sur les programmes nationaux de grands avions d'État, argument d'entrée fort dans un marché structurellement fermé. Sur le plan concurrentiel, la société ne cite aucun adversaire et se déclare "premier rang national" sur les AGV/AMR industriels lourds, affirmation non vérifiable indépendamment. À l'international, les acteurs les plus proches dans l'assemblage aérospatial automatisé incluent Comau (groupe Stellantis, Italie) et MTorres (Espagne), mais le marché chinois leur reste de facto inaccessible. Les prochaines étapes annoncées couvrent l'extension aux robots médicaux spécialisés, aux laboratoires intelligents pour universités et au marché de l'usinage industriel général.

UELa montée en puissance de Kunda sur l'assemblage aéronautique automatisé renforce l'avance technologique de la Chine dans ce segment, fragilisant indirectement la position internationale de Comau (Stellantis, Italie) et MTorres (Espagne), cités comme concurrents les plus proches mais sans accès réel au marché chinois.

Chine/AsieActu

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